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Gesichts- erkennung Michael Hübner 706771 Semantic Media Showcase – Universität Potsdam November 2003.

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Präsentation zum Thema: "Gesichts- erkennung Michael Hübner 706771 Semantic Media Showcase – Universität Potsdam November 2003."—  Präsentation transkript:

1 Gesichts- erkennung Michael Hübner Semantic Media Showcase – Universität Potsdam November 2003

2 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 2 Möglichkeiten der Erkennung face detection, face recognition, face tracking Gesichtserkennung (face detection) anhand von Merkmalen Augen, Augenbrauen, Nase, Mund etc. von Formen Kopf + Körper, Bereiche des Kopfes Wiedererkennung (face recognition) Bewegungserkennung (motion detecting, tracking) Positionsänderung der Person (Gestik, Mimik) Räumliche Änderung (in Relation zur Kamera) Software-Beispiele Grundlagen der Erkennung

3 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 3 Grundlage jeder Bilderkennung-Software umfasst Gesichtsdetektion, Gesichtslokalisierung und Normalisierung Normalisierung: transformiert das lokalisierte Gesicht auf eine Standardgröße und Standardorientierung Face Detection

4 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 4 Merkmale von Personen: Augen, Augenbrauen, Lippen, Nase etc. Vektor-Speicherung der Daten Grundlage für weitere SeeStormface Produkte recognition, mimic recognition, head modeling usw. SDK verfügbar Beispiel SeeStorm

5 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 5 Face Recognition 1. Phase Neue Person erfassen Erfassen der Person durch Kamera Speichern der Bildinformation dieser Person -> Erstellung evtl. 3D Modelle dieser Person (muss nicht hier stattfinden 2. Phase Wiederkennung Verarbeitung & Vergleich der biometrischen Daten der Person Probleme: Veränderung: rasieren, Bart, Make-Up, (Sonnen-)Brille, Altern Zwillinge lassen sich kaum unterscheiden - Problem derzeitiger Systeme extreme Lichtverhältnisse: Schatten, Blendung, Position der zu identifizierenden Person zur Kamera, Austricksen mit Fotos, Masken, Videos

6 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 6 Open CV - Beispiel Zum Ausprobieren: Download der Intel® Open Source Computer Vision Library Enthält Binaries (ausführbare Dateien) und zugehörigen Quellcode Unterstützt folgende Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0, Borland C++ 5.5Mingw32 und Intel Proton 5.0 Toolsammlung: Camera Calibration Tool, Face Recognition Tool, CamShift Tracker, Kalman Tracker, ConDensation Tracker Zu jedem Tool: Makefiles & Workspace Face Recognition: HMMDemo.exe

7 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 7 Tracking Erkennung der Gestik / Mimik der Person(en) Bewegungen der Person (vor zurück, links, rechts) Sensorik – Feststellen was eine Person gerade tut z.B. Blickrichtung, Körperhaltung etc. Beispiele: Head Tracking, Eye Tracking

8 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 8 3D Modell - Beispiel CyberLink Co. VR-FACE v0.2 Aufnahme der Person, Festlegen von 3 Punkten Standard 3D Gesicht reagiert auf Veränderung der Punkte Erweiterung der Version Generierung eines 3D Modells mit Texture der Person vor der Kamera Vorraussetzung: USB-WebCam

9 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 9 Für das Projekt Gesichtserkennung (einfach): Falls SeeStorm SDK verfügbar Eye tracking möglich 3D Modell der Person als Bild auf Leinwand 3D Entwicklung / Kenntnisse / Interesse ? Face Recognition Erkennen einer Person Motion Detection – Tracking: Irgendwelche Ideen Aufbau Ausleuchtung des Kamera-Bereichs UV-Licht -> erkennen von Formen (schwierig)

10 Semantic Media Showcase - Gesichtserkennung 10 Quellen & Links Viisage Face Recognition Software SeeStorm Face Feature Extraction and Tracking Head Tracking Mimic & Face & Gesture Recognition Motion Detection Bildquellen Open Source Computer Vision Library


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